/* 
 * PROJECT: NyARToolkitCS
 * --------------------------------------------------------------------------------
 * This work is based on the original ARToolKit developed by
 *   Hirokazu Kato
 *   Mark Billinghurst
 *   HITLab, University of Washington, Seattle
 * http://www.hitl.washington.edu/artoolkit/
 *
 * The NyARToolkitCS is Java edition ARToolKit class library.
 * Copyright (C)2008-2009 Ryo Iizuka
 *
 * This program is free software: you can redistribute it and/or modify
 * it under the terms of the GNU General Public License as published by
 * the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or
 * (at your option) any later version.
 * 
 * This program is distributed in the hope that it will be useful,
 * but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
 * MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the
 * GNU General Public License for more details.
 *
 * You should have received a copy of the GNU General Public License
 * along with this program.  If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.
 * 
 * For further information please contact.
 *	http://nyatla.jp/nyatoolkit/
 *	<airmail(at)ebony.plala.or.jp> or <nyatla(at)nyatla.jp>
 * 
 */
using System;

namespace jp.nyatla.nyartoolkit.cs.core
{






    /**
     * このクラスは、グレースケールの差分画像を格納します。
     * 差分画像は、p[i]=((255-画素[i])-画像全体の平均値)のピクセルで構成されている、平均値との差分値です。
     * {@link NyARMatchPatt_BlackWhite}の入力値と使います。
     * <p>使い方 - 
     * {@link #setRaster}関数で、差分画像を作成し、プロパティ取得関数でその情報を得ます。
     * </p>
     */
    public class NyARMatchPattDeviationBlackWhiteData
    {
        private int[] _data;
        private double _pow;
        //
        private int _number_of_pixels;
        /**
         * [readonly]この関数は、画素データを格納した配列を返します。
         * {@link NyARMatchPatt_BlackWhite#evaluate}関数から使います。
         */
        public int[] getData()
        {
            return this._data;
        }
        /**
         * この関数は、差分画像の強度値を返します。
         * 強度値は、差分画像の画素を二乗した値の合計です。
         * @return
         * 0&lt;nの強度値。
         */
        public double getPow()
        {
            return this._pow;
        }
        /**
         * コンストラクタです。
         * 差分画像のサイズを指定して、インスタンスを生成します。
         * @param i_width
         * 差分画像のサイズ
         * @param i_height
         * 差分画像のサイズ
         */
        public NyARMatchPattDeviationBlackWhiteData(int i_width, int i_height)
        {
            this._number_of_pixels = i_height * i_width;
            this._data = new int[this._number_of_pixels];
            return;
        }
        /**
         * この関数は、ラスタから差分画像を生成して、格納します。
         * 制限事項として、{@link NyARBufferType#INT1D_X8R8G8B8_32}形式のラスタのみ、入力できます。
         * @param i_raster
         * 差分画像の元画像。サイズは、このインスタンスと同じである必要があります。
         */
        public void setRaster(INyARRaster i_raster)
        {
            //i_buffer[XRGB]→差分[BW]変換			
            int i;
            int ave;//<PV/>
            int rgb;//<PV/>
            int[] linput = this._data;//<PV/>
            int[] buf = (int[])i_raster.getBuffer();

            // input配列のサイズとwhも更新// input=new int[height][width][3];
            int number_of_pixels = this._number_of_pixels;

            //<平均値計算(FORの1/8展開)/>
            ave = 0;
            for (i = number_of_pixels - 1; i >= 0; i--)
            {
                rgb = buf[i];
                ave += ((rgb >> 16) & 0xff) + ((rgb >> 8) & 0xff) + (rgb & 0xff);
            }
            ave = (number_of_pixels * 255 * 3 - ave) / (3 * number_of_pixels);
            //
            int sum = 0, w_sum;

            //<差分値計算/>
            for (i = number_of_pixels - 1; i >= 0; i--)
            {
                rgb = buf[i];
                w_sum = ((255 * 3 - (rgb & 0xff) - ((rgb >> 8) & 0xff) - ((rgb >> 16) & 0xff)) / 3) - ave;
                linput[i] = w_sum;
                sum += w_sum * w_sum;
            }
            double p = Math.Sqrt((double)sum);
            this._pow = p != 0.0 ? p : 0.0000001;
            return;
        }
    }
}
